ІНСТРУМЕНТАРІЙ ДЛЯ СИМУЛЯЦІЇ РОЗМІЩЕННЯ КОНТЕЙНЕРІВ У ХМАРНОМУ ЦЕНТРІ ОБРОБКИ ДАНИХ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

ІНСТРУМЕНТАРІЙ ДЛЯ СИМУЛЯЦІЇ РОЗМІЩЕННЯ КОНТЕЙНЕРІВ У ХМАРНОМУ ЦЕНТРІ ОБРОБКИ ДАНИХ

12.09.2023 19:43

[1. Information systems and technologies]

Author: Сопов Олексій Олександрович, аспірант, Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"



Хмарні центри обробки даних (ЦОД) стали важливим компонентом для сучасного інформаційного світу. В останні роки контейнерна віртуалізація отримала великий популярність і стала ефективною альтернативою класичній віртуалізації. Однією з основних переваг контейнерної віртуалізації є легкість контейнерів порівняно з віртуальними машинами. Контейнери дозволяють ізолювати додатки та їх залежності, при цьому вони використовують менше ресурсів та швидше запускаються [1].

Перед хмарним ЦОД постає трирівнева задача розміщення контейнерів: розмістити декілька контейнерів на віртуальній машині, а декілька віртуальних машин на фізичному сервері. Хмарний ЦОД має на меті надати послугу по розміщенню контейнерів із мінімізацією витрат на обслуговування фізичних машин та порушення SLA [2]. 

У праці [3] автори проводять порівняльний аналіз 33 інструментів для симуляції хмарних середовищ. Цей аналіз дозволяє порівняти відомі симулятори з точки зору підтримуваної моделі, архітектури та функцій високого рівня. У працях [4-6] автори пропонують і інші стимуляційні моделі. Проте, більша частина розглянутих рішень не включає в себе симуляцію розгортання контейнерів у хмарі, або, наявний функціонал погано описано для кінцевого розробника. Тож, інструментарій для розміщення контейнерів у хмарному ЦОД потребує більш широкого представлення у науковому колі, покращення гнучкості та покращення досвіду використання з точки зору розробника, або науковця.

Задачами інструментарію симуляції розміщення контейнеру у хмарному ЦОД є:



  • симуляція запитів від користувачів на розміщення контейнерів із заданою ресурсною ємністю у час t: resourceCapacity={CPU,RAM,DISK,t};

  • створення симуляційного гетерогенного кластеру ЦОД, що включає в себе різні типи фізичних серверів із різними ресурсними ємностями, використовуючи дані, надані користувачем;

  • формування різних типів віртуальних машин, використовуючи дані надані користувачем;

  • проведення симуляції розміщення контейнерів;

  • логування і візуалізація результатів, що дозволить оцінити результат роботи алгоритмів;

  • надати можливість додання нових алгоритмів і модифікації існуючих.



Задля виконання задач запропоновано структуру класів інструментарію для симуляції розміщення контейнерів у хмарному ЦОД, показану на рисунку 1. 





Рисунок 1 – Діаграма класів інструментарію для симуляції




Життєвий цикл симулятора полягає у наступному:

•генеруються випадкові запити на розміщення контейнерів із заданою ресурсною ємністю у час t;

•ініціалізується кластер ЦОД із різними заданими типами фізичних серверів;

•ініціалізуються типи віртуальних машин;

•ініціалізуються обʼєкти класів Simulator, ExperimentState, CloudProvider, VMController, VMSelectionStrategy, VMCreationStrategy, PMController, PMSelectionStrategy, PMCreationStrategy

•розпочинається цикл симуляції, допоки не будуть оброблені всі згенеровані запити, із кроком 1 секунда.

•якщо до кластера надійшов запит на симуляцію: викликати метод deploy_container для CloudProvider.

Логіка методу deploy_container гнучко налаштовується шляхом, або, перевизначення, або використання інших стратегій вибору/створення віртуальних машин, вибору/створення фізичних машин.

Клас CloudProvider є основним для симуляції і використовує VMController та PMController для відповідної роботи із віртуальними машинами, або фізичними серверами. Якщо надійшов запит на розміщення контейнера – обрати віртуальну машину і розмістити контейнер на ній за умови достатньої кількості ресурсів. Інакше – створити нову віртуальну машину і розмістити її на одному з увімкнених фізичних серверів із достатньою кількістю ресурсів. Якщо таких фізичних серверів не знайдено – створити новий.

Симулятор реалізовано мовою програмування Python. Розроблений симулятор дозволяє проводити експерименти по розміщенню контейнерів швидко і якісно, не витрачаючи на це велику кількість грошей, як-от, при тестах в реальних умовах. Використання такого симулятору значно пришвидшить впровадження нових алгоритмів управління, що позитивно впливає на хмарні центри обробки даних.

Література

1.Sturm R., Pollard C., Craig J. Managing Containerized Applications. Application Performance Management (APM) in the Digital Enterprise. 2017. С. 177–185. URL: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-804018-8.00013-9.

2.A Framework and Algorithm for Energy Efficient Container Consolidation in Cloud Data Centers / S. F. Piraghaj та ін. 2015 IEEE International Conference on Data Science and Data Intensive Systems (DSDIS), м. Sydney, Australia, 11–13 груд. 2015 р. 2015. URL: https://doi.org/10.1109/dsdis.2015.67.

3.Mansouri N., Ghafari R., Zade B. M. H. Cloud computing simulators: A comprehensive review. Simulation Modelling Practice and Theory. 2020. Т. 104. С. 102144. URL: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2020.102144 (дата звернення: 11.09.2023).

4.A CloudSim-Extension for Simulating Distributed Functions-as-a-Service / H. Jeon та ін. 2019 20th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT), м. Gold Coast, Australia, 5–7 груд. 2019 р. 2019. URL: https://doi.org/10.1109/pdcat46702.2019.00076.

5.Fakhfakh F., Kacem H. H., Kacem A. H. Simulation tools for cloud computing: A survey and comparative study. 2017 IEEE/ACIS 16th International Conference on Computer and Information Science (ICIS), м. Wuhan, China, 24–26 трав. 2017 р. 2017. URL: https://doi.org/10.1109/icis.2017.7959997.

6.Cai Z., Li Q., Li X. ElasticSim: A Toolkit for Simulating Workflows with Cloud Resource Runtime Auto-Scaling and Stochastic Task Execution Times. Journal of Grid Computing. 2016. Т. 15, № 2. С. 257–272. URL: https://doi.org/10.1007/s10723-016-9390-y.





Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення